¿La IA puede predecir qué delincuentes pueden volver a infringir las leyes?

Los algoritmos informáticos pueden superar a las personas en la predicción de qué delincuentes serán arrestados nuevamente, según un nuevo estudio. Los algoritmos de evaluación de riesgos que pronostican delitos futuros a menudo ayudan a los jueces y las juntas de libertad condicional a decidir quién permanece tras las rejas, pero estos sistemas han sido criticados por exhibir prejuicios raciales, y algunas investigaciones han dado motivos para dudar de que los algoritmos sean mejores para predecir arrestos que los humanos. Un estudio de 2018 que enfrentó a voluntarios humanos contra la herramienta de evaluación de riesgos COMPAS encontró que las personas predijeron la reincidencia criminal tan bien como el software.

El nuevo conjunto de experimentos confirma que los humanos predicen a los delincuentes reincidentes, así como los algoritmos, cuando las personas reciben comentarios inmediatos sobre la precisión de sus predicciones y cuando se les muestra información limitada sobre cada delincuente; pero las personas son peores que las computadoras cuando las personas no reciben comentarios o si se les muestran perfiles criminales más detallados.

En realidad, los jueces y las juntas de libertad condicional tampoco reciben comentarios instantáneos y, por lo general, tienen mucha información con que trabajar para tomar sus decisiones; entonces, los hallazgos del estudio sugieren que, en condiciones de predicción realistas, los algoritmos superan a las personas en la predicción de la reincidencia.

Científicos sociales computacionales comenzaron imitando la configuración del estudio de 2018. Los voluntarios en línea leyeron breves descripciones de 50 delincuentes, incluidas características como el sexo, la edad y la cantidad de arrestos anteriores, y adivinaron si era probable que cada persona fuera arrestada por otro delito dentro de dos año, después de cada ronda, se les dijo a los voluntarios si habían adivinado correctamente. Como se vio en 2018, las personas rivalizaron con el desempeño de COMPAS: preciso aproximadamente el 65 por ciento del tiempo.

Pero en una versión ligeramente diferente de esta competencia entre humanos y computadoras, el equipo de científicos descubrieron que COMPAS tenía una ventaja sobre las personas que no recibían comentarios. Con retroalimentación, los humanos realizaron esta tarea con un 83 por ciento de precisión, cerca del 89 por ciento de COMPÁS, pero sin retroalimentación, la precisión humana se redujo a alrededor del 60 por ciento; eso se debe a que las personas sobreestiman el riesgo de que los delincuentes cometieran delitos violentos, a pesar de que les dijeron que solo el 11 por ciento de los delincuentes en el conjunto de datos caían en este campo, dicen los investigadores.